SPSS中筛选名义变量「白天时段」为晚8点时计算两个度量变量的相关性方法

你的需求对应两类操作的组合：先按条件筛选特定样本，再计算两个连续度量变量的关联强度，不存在复杂的流程门槛。因「借车数量」「气温」均为度量型连续变量，优先选择皮尔逊相关系数作为计算方法；若后续数据检验发现变量偏态程度过高，可切换为斯皮尔曼等级相关做对照即可。

第一步：筛选「白天时段取值为晚8点」的样本 #

• 打开目标数据文件后，在顶部菜单栏依次点击 数据 → 选择个案
• 在弹出的设置面板中，选中「如果条件满足」选项，再点击面板下方的「如果」按钮
• 在条件编辑框中，将左侧的名义变量白天时段选入右侧输入区，编写筛选规则：若变量是直接录入文本值，写为 白天时段 = "晚8点"；若变量提前做了数字编码（例如晚8点对应编码值为3），直接写 白天时段 = 3 即可
• 点击「继续」返回主设置面板，选中「过滤掉未选定的个案」选项（该设置不会永久删除原始数据，仅临时过滤不符合要求的样本，适合新手操作），点击「确定」。此时数据视图中不符合筛选条件的个案会被打上斜杠标记，后续所有分析将仅使用晚8点的样本。

第二步：计算筛选后样本的变量相关性 #

• 在顶部菜单栏依次点击 分析 → 相关 → 双变量
• 在弹出的设置面板中，将左侧的借车数量、气温两个度量变量选入右侧的「变量」框
• 「相关系数」模块保持默认勾选皮尔逊即可；如果后续结果显示数据分布偏斜明显，可同时勾选「斯皮尔曼」做稳健性对照
• 「显著性检验」模块保持默认的「双尾检验」设置，同时勾选下方「标记显著相关」选项，输出结果会自动标注具备统计意义的关联关系
• 点击「确定」，即可在输出视图中查看相关分析结果。

• 输出表中「皮尔逊相关系数」的取值范围为-1到1：绝对值越接近1，代表两个变量的关联强度越高；正数代表气温与晚8点借车数量呈同向变化（气温越高借车量越多），负数代表呈反向变化
• 对应数值旁的「显著性（双侧）」若小于0.05，说明计算得到的关联关系并非随机波动导致，具备统计说服力；若数值大于0.05，代表当前样本下两个变量的关联不具备统计层面的参考价值
• 注意：该分析结果仅适用于你筛选出的晚8点子样本，不能直接推广到其他时段的变量关联判断

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Doncarlito87